Cyberbezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji to proaktywne podejście, które wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) do eliminowania martwych punktów w zabezpieczeniach, prewencyjnego przewidywania i zapobiegania atakom oraz przekształcania wydajności operacji bezpieczeństwa w całym cyfrowym majątku organizacji.
Spis treści
AI i Cyberbezpieczeństwo
Sztuczna inteligencja (AI) to szeroki termin używany do opisania maszyn lub komputerów, które wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego (ML), sieci neuronowe i inne zaawansowane technologie do symulacji działania ludzkiego mózgu. Maszyny te naśladują ludzkie zdolności poznawcze do planowania, rozumowania, rozwiązywania problemów, wykonywania skomplikowanych zadań i uczenia się na podstawie doświadczeń.
Pomysł wykorzystania sztucznej inteligencji do wzmocnienia cyberbezpieczeństwa istnieje co najmniej od późnych lat 80-tych. W ciągu kilku lat od jej wprowadzenia, cyberbezpieczeństwo AI zmieniło sposób, w jaki organizacje identyfikują, łagodzą i minimalizują swoją ekspozycję na cyberzagrożenia. Obejmuje to korzystanie z narzędzi i technologii opartych na sztucznej inteligencji:
- Identyfikować, przewidywać i bronić się przed włamaniami, naruszeniami danych i cyberatakami.
- Znajdowanie i eliminowanie luk i słabych punktów w zabezpieczeniach cybernetycznych
- Automatyzacja narzędzi i rozwiązań do wykrywania i reagowania na zagrożenia
- Zwiększenie zasięgu i skuteczności analizy zagrożeń
- Usprawnianie i wspieranie zarządzania zagrożeniami cybernetycznymi
Kluczowe elementy cyberbezpieczeństwa opartego na AI
Większość rozwiązań cyberbezpieczeństwa AI łączy różne narzędzia, technologie i aplikacje AI, aby zapewnić najlepszą możliwą ochronę.
Algorytmy uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane do analizowania danych, odkrywania wzorców, uczenia się na podstawie wcześniejszych doświadczeń i przewidywania przyszłych zagrożeń.
Modele sztucznej inteligencji wykorzystują algorytmy głębokiego uczenia i sieci neuronowe do monitorowania, oceny i analizy ogromnych ilości danych znacznie szybciej niż ludzkie zespoły ds. bezpieczeństwa lub tradycyjne narzędzia cyberbezpieczeństwa.
Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) i narzędzia do przetwarzania języka naturalnego mogą być wykorzystywane do badania i reagowania na potencjalne zagrożenia, oferowania zaleceń dotyczących różnych strategii reagowania na incydenty i tworzenia uproszczonych raportów z wyników.
Zautomatyzowani agenci AI mogą przejąć wiele z bardziej przyziemnych lub wymagających dużej ilości pracy zadań wykonywanych wcześniej przez pracowników ochrony. Pozwala to zespołom ds. bezpieczeństwa skupić się na bardziej krytycznych zadaniach i umożliwia organizacjom szybsze i skuteczniejsze reagowanie na cyberzagrożenia.
Cyberbezpieczeństwo tradycyjne a AI
Tradycyjne środki cyberbezpieczeństwa są zgodne z jasnym zestawem wstępnie zdefiniowanych zasad, polityk i podręczników w celu identyfikacji i reagowania na znane zagrożenia. Z kolei cyberbezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji może stale się uczyć, ewoluować i dostosowywać sposób działania. Umożliwia to dotrzymywanie kroku nowym i pojawiającym się zagrożeniom, reagowanie na nowe wektory ataku w miarę ich pojawiania się i wyprzedzanie złych aktorów.
Zdolność do uczenia się na podstawie wcześniejszych doświadczeń i przewidywania nieznanych wcześniej wyników umożliwia narzędziom cyberbezpieczeństwa AI identyfikowanie potencjalnych cyberzagrożeń w czasie rzeczywistym i reagowanie na cyberataki szybciej, dokładniej i skuteczniej niż tradycyjne środki bezpieczeństwa. Umożliwia również organizacjom proaktywną ochronę infrastruktury IT poprzez zapobieganie większości cyberataków, zanim do nich dojdzie.
Tradycyjne cyberbezpieczeństwo
Cyberbezpieczeństwo oparte na AI
Predefiniowane reguły, zasady i playbooki
Ciągłe uczenie się, ewolucja i adaptacja
Zmagania z atakami zero-day i nieznanymi zagrożeniami
Wykrywanie nowych i ewoluujących zagrożeń
Czasochłonne i wymagające dużych zasobów
Skraca czas reakcji i zmniejsza obciążenie analityków
Cyberbezpieczeństwo AI a bezpieczeństwo AI
Podczas gdy terminy „cyberbezpieczeństwo AI” i „bezpieczeństwo AI” są często używane razem, oba odnoszą się do bardzo różnych części procesu bezpieczeństwa.
Cyberbezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji polega na wykorzystaniu narzędzi i technologii opartych na sztucznej inteligencji do wspierania lub wzmacniania cyberbezpieczeństwa organizacji. Bezpieczeństwo AI (zwane również „bezpieczeństwem dla AI”) odnosi się do potrzeby organizacji każdej wielkości, aby chronić swoje stosy AI i zabezpieczać swoje systemy, sieci i aplikacje AI.
Te ostatnie obejmują ochronę systemów AI przed atakami przeciwników, zapobieganie zatruwaniu lub kradzieży modeli AI, zapewnianie integralności danych potoków uczenia maszynowego, zabezpieczanie infrastruktury AI i danych szkoleniowych oraz upewnianie się, że narzędzia AI są opracowywane w sposób zgodny ze wszystkimi przepisami prawa, zasadami firmy i regulacjami branżowymi.
Jakie są korzyści z cyberbezpieczeństwa AI?
Cyberbezpieczeństwo AI oferuje szereg korzyści i przewag nad tradycyjnymi środkami cyberbezpieczeństwa. Oto one:
- Bardziej proaktywne podejście do cyberbezpieczeństwa — narzędzia cyberbezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji mogą wykrywać, przewidywać i zapobiegać cyberatakom przed ich wystąpieniem, zamiast czekać, aż nastąpi atak.
- Szybsze i dokładniejsze wykrywanie zagrożeń i reagowanie na nie — modele sztucznej inteligencji mogą monitorować, przeszukiwać i analizować ogromne ilości danych w celu wykrywania nietypowych wzorców aktywności, identyfikowania anomalii i reagowania na pierwsze oznaki potencjalnych zagrożeń lub ataków w czasie rzeczywistym.
- Zautomatyzowane rutynowe zadania związane z bezpieczeństwem — dzięki automatyzacji analiz dzienników, skanowania luk w zabezpieczeniach i innych wcześniej ręcznych funkcji bezpieczeństwa, narzędzia AI mogą uwolnić zespoły ds. bezpieczeństwa, aby mogły skupić swój czas, wysiłki i zasoby na bardziej zaawansowanych lub strategicznych zadaniach.
- Mniej fałszywych negatywów i fałszywych pozytywów większa dokładność cyberbezpieczeństwa AI pomaga zapobiegać przeciążeniu centrów operacji bezpieczeństwa (SOC) nieistotnymi lub fałszywymi raportami.
- Zdolność do przewidywania i planowania przyszłych cyberataków — identyfikując i ucząc się na podstawie wcześniejszych ataków, technologie AI mogą przewidywać i przewidywać nowe zagrożenia, podejmować kroki zapobiegawcze w celu zmniejszenia zagrożeń bezpieczeństwa i luk w zabezpieczeniach, zanim zostaną one wykorzystane, oraz pomagać organizacjom wyprzedzać najnowsze taktyki, techniki i procedury (TTP) stosowane przez cyberprzestępców.
- Praktyczne, oparte na danych analizy i wgląd w czasie rzeczywistym — narzędzia sztucznej inteligencji zapewniają wgląd w czasie rzeczywistym w ruch sieciowy i zachowania pracowników dzięki szczegółowym analizom i raportom aktywności wykorzystującym dane pochodzące z różnych źródeł wewnętrznych i zewnętrznych, w tym ruchu sieciowego i ruchu użytkowników, dzienników bezpieczeństwa i aktywności oraz najnowszychinformacji o zagrożeniach branżowych.
- Natychmiastowa skalowalność — modele sztucznej inteligencji można łatwo i niedrogo skalować, aby dotrzymać kroku ewoluującej infrastrukturze IT oraz zmianom w częstotliwości, ilości i wyrafinowaniu cyberataków.
- Znaczne długoterminowe oszczędności czasu i pieniędzy — zmniejszając liczbę naruszeń bezpieczeństwa i ataków, cyberbezpieczeństwo AI może pomóc organizacjom chronić ich dane, chronić ich reputację i znacznie obniżyć koszty naprawy i odzyskiwania danych po cyberatakach.
Jakie są zagrożenia i wyzwania związane z cyberbezpieczeństwem AI?
Organizacje muszą pamiętać o kilku zagrożeniach i wyzwaniach podczas integracji środków cyberbezpieczeństwa AI.
Po pierwsze, istnieje możliwość, że technologia cyberbezpieczeństwa AI zostanie wykorzystana przez samych cyberprzestępców, których ma powstrzymać. For example, cybercriminals can inject malicious content into AI data or manipulate AI algorithms to compromise security defenses. Mogą również wykorzystywać sztuczną inteligencję do próby uniknięcia wykrycia lub znalezienia i wykorzystania luk w systemach bezpieczeństwa organizacji.
Cyberprzestępcy mogą również wykorzystywać własne narzędzia sztucznej inteligencji do tworzenia potężniejszych, bardziej wyrafinowanych i ukierunkowanych cyberataków. Obejmuje to wykorzystanie sztucznej inteligencji do tworzenia fałszywych zdjęć i filmów, nakłaniania pracowników do ujawniania poufnych lub zastrzeżonych informacji lub włamywania się do haseł organizacji i kontroli dostępu.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie budzi również obawy o prywatność danych. Obejmuje to takie kwestie, jak potrzeba uzyskania zgody i zapewnienia przejrzystości podczas gromadzenia lub wykorzystywania danych osobowych, możliwość naruszenia, niewłaściwego wykorzystania lub kradzieży danych wrażliwych lub poufnych oraz wymóg przestrzegania przez organizacje odpowiednich przepisów ustawowych i wykonawczych dotyczących prywatności użytkowników, takich jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO).
Ponadto modele AI są zazwyczaj szkolone na danych pochodzących z istniejących źródeł treści. Wszelkie uprzedzenia, dyskryminacja, luki, niesprawiedliwość lub nieścisłości w oryginalnych danych mogą prowadzić do tego, że modele te będą naśladować te same błędy lub utrudniać ich zdolność do podejmowania dokładnych prognoz i decyzji. Organizacje muszą upewnić się, że ich modele sztucznej inteligencji korzystają wyłącznie z najwyższej jakości i najbardziej zaufanych dostępnych źródeł danych szkoleniowych.
Przykłady wykorzystania sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie
Sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana na różne sposoby, aby pomóc organizacjom w poprawie ich cyberbezpieczeństwa. Niektóre z najbardziej innowacyjnych przykładów narzędzi i aplikacji cyberbezpieczeństwa AI obejmują:
- Systemy wykrywania złośliwego oprogramowania oparte na sztucznej inteligencji, które wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do wykrywania, identyfikowania i blokowania wyrafinowanych zagrożeń złośliwym oprogramowaniem, które mogą zostać przeoczone przez tradycyjne rozwiązania antywirusowe.
- Oparte na sztucznej inteligencji zapory sieciowe nowej generacji (NGFW), które wykorzystują najnowsze informacje o zagrożeniach, aby chronić organizacje zarówno przed istniejącymi, jak i nowymi cyberzagrożeniami.
- Oparta na sztucznej inteligencji kontrola poczty e-mail i dostępu, która zapobiega atakom phishingowym poprzez analizę treści wiadomości e-mail, danych nadawcy i metadanych wiadomości e-mail w celu identyfikacji i blokowania oszustw, taktyk i technik phishingowych.
- Narzędzia do analizy behawioralnej oparte na sztucznej inteligencji, które mogą monitorować i analizować zachowanie użytkowników i ruch sieciowy w celu wykrywania nieprawidłowych lub nieautoryzowanych działań, identyfikowania potencjalnych zagrożeń wewnętrznych lub naruszonych kont oraz eliminowania zagrożeń bezpieczeństwa.
- Rozwiązania AI w zakresie bezpieczeństwa w chmurze,, które umożliwiają organizacjom ochronę poufnych lub wrażliwych danych przechowywanych w chmurze, przestrzeganie przepisów dotyczących bezpieczeństwa w chmurze oraz ochronę zasobów opartych na chmurze przed cyberatakami, naruszeniami lub kradzieżą.
- Systemy bezpieczeństwa punktów końcowych z ulepszoną sztuczną inteligencją które pomagają organizacjom chronić ich punkty końcowe oraz chronić ich systemy i sieci przed złośliwym oprogramowaniem, programami phishingowymi, oprogramowaniem ransomware i innymi ukierunkowanymi atakami.
- Rozwiązania z zakresu bezpieczeństwa Internetu rzeczy (IoT) wykorzystujące sztuczną inteligencję do ochrony zarówno pojedynczych urządzeń IoT, jak i całych sieci IoT przed cyberzagrożeniami.
- Platformy AI do zarządzania informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM) wykrywania i reagowania w sieci (NDR) oraz rozszerzonego wykrywania i reagowania (XDR) służą do automatycznego identyfikowania luk w infrastrukturze cyberbezpieczeństwa organizacji oraz proaktywnego wykrywania i zapobiegania cyberatakom, zanim spowodują one jakiekolwiek szkody.
Jaka jest przyszłość cyberbezpieczeństwa związanego z AI?
W miarę jak cyberbezpieczeństwo AI staje się coraz bardziej zaawansowane i coraz powszechniejsze, postępy w technologiach, takich jak machine learning, sieci neuronowe, generatywna sztuczna inteligencja, agentowa sztuczna inteligencja, analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji, eksploracja danych oraz zespoły red team i cyfrowe bliźniaki mogą zmienić sposób, w jaki organizacje chronią swoje dane i zasoby.
Centra operacji bezpieczeństwa (SOC) będą prawdopodobnie musiały ewoluować, aby stać się w znacznie większym stopniu oparte na sztucznej inteligencji i w sposób bardziej konsekwentny polegać na modelach bezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji, narzędziach wykrywania zagrożeń i reagowania opartych na sztucznej inteligencji oraz decyzjach podejmowanych w oparciu o sztuczną Narzędzia i technologie AI służące do zapewnienia cyberbezpieczeństwa będą prawdopodobnie coraz bardziej zintegrowane z innymi podejściami, strategiami i technologiami w zakresie bezpieczeństwa.
Wraz z ciągłym rozwojem dziedziny cyberbezpieczeństwa sztucznej inteligencji organizacje powinny śledzić te i inne trendy, aby zapewnić jak najskuteczniejsze, kompleksowe i aktualne środki bezpieczeństwa sztucznej inteligencji.
Gdzie mogę uzyskać pomoc w zakresie cyberbezpieczeństwa AI?
Trend Vision One™ AI Security wykorzystuje najnowsze narzędzia i technologie sztucznej inteligencji, aby pomóc organizacjom w przyjęciu w pełni proaktywnego podejścia do bezpieczeństwa AI, które powstrzymuje cyberataki i naruszenia danych, zanim do nich dojdzie.
Oparta na Trend Cybertron — pierwszej w branży prawdziwie proaktywnej sztucznej inteligencji w dziedzinie cyberbezpieczeństwa — organizacje mogą czerpać korzyści z 35 lat doświadczenia w dziedzinie cyberbezpieczeństwa i 20 lat inwestycji w rozwój sztucznej inteligencji na potrzeby bezpieczeństwa. Trend Cybertron wykorzystuje rozbudowane modele uczenia się dużych zbiorów danych językowych (LLM) oraz sprawdzone zbiory danych sztucznej inteligencji, aby znacznie poprawić wydajność i skuteczność zabezpieczeń cybernetycznych.
Platforma cyberbezpieczeństwa dla przedsiębiorstw Trend Vision One™ oferuje również zaawansowane narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które są zaprojektowane tak, aby nieustannie ewoluować i dostosowywać się w oparciu o rzeczywiste cyberataki i informacje o zagrożeniach. To zaangażowanie w ciągłe doskonalenie i innowacje pozwala organizacjom być na bieżąco z najnowszymi i pojawiającymi się zagrożeniami cybernetycznymi oraz wyprzedzać o krok złych aktorów.
Powiązane artykuły
10 najlepszych środków ograniczających ryzyko dla LLM i aplikacji Gen AI w 2025 r.
Zarządzanie nowymi zagrożeniami dla bezpieczeństwa publicznego
Jak daleko mogą nas zaprowadzić międzynarodowe standardy?
Jak napisać generatywną politykę cyberbezpieczeństwa AI?
Złośliwe ataki z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wśród największych zagrożeń
Rosnące zagrożenie związane z Deepfake tożsamości